Interactive effects of biochar and an organic dust suppressant for revegetation and erosion control with herbaceous seed mixtures and willow cuttings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land reclamation efforts on “non‐soil” substrates frequently involve additions of organic material coupled with soil‐stabilizing dust suppressants to control erosion, but formal experiments, particularly of interactive effects, are lacking. We examined the effects of Entac™ , a tall oil pitch emulsion, and pyrolyzed wood waste‐derived biochar on early plant establishment, growth, and survivorship, in 2 factorial greenhouse experiments: 1 using a seed mix widely used for roadside erosion control (the grasses Festuca rubra , Poa pratensis , Lolium perenne , and white clover [ Trifolium repens ]) and 1 using rooted cuttings of sand bar willow ( Salix exigua ). Biochar additions of 5, 10, and 20 t/ha enhanced biomass of clover by 14–250%, but had no significant effects on grasses. Entac additions inhibited early establishment and growth of both clover and grasses at all biochar treatment levels. Entac plus biochar treatments significantly enhanced survivorship of willows following a drought treatment in a greenhouse trial. In a field trial, Entac treatments had positive effects on willow diameter growth. Collectively, these results suggest that better soil moisture retention is the principal mechanism responsible for enhanced survivorship and growth of planted willows treated with Entac and biochar on sand substrates. Given Entac's inhibitive effects on early establishment of herbaceous species, and the abilities of Entac and biochar in combination to mitigate drought stress, these treatments may be particularly well suited for ecological restoration efforts using planted tree stock on coarse‐textured substrates and where exposure and ingress of non‐native herbaceous species are of concern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».